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Enregistrement W4415708527 · doi:10.1126/science.ady7186

The functional landscape of coding variation in the familial hypercholesterolemia gene <i>LDLR</i>

2025· article· en· W4415708527 sur OpenAlexaff
Daniel Tabet, Atina G. Coté, Megan Lancaster, Jochen Weile, Ashyad Rayhan, Iosifina Fotiadou, Nishka Kishore, Roujia Li, Da Kuang, Jennifer J. Knapp, Carmela Serio Carrero, Olivia Taverniti, Anna Axakova, Jack M.P. Castelli, Mohammad Majharul Islam, Shahin Sowlati‐Hashjin, Aanshi Gandhi, Ranim Maaieh, Michael Garton, Kenneth A. Matreyek, Douglas M. Fowler, Mafalda Bourbon, Simon G. Pfisterer, Andrew M. Glazer, Brett M. Kroncke, Victoria N. Parikh, Euan A. Ashley, Joshua W. Knowles, Melina Claussnitzer, Elizabeth T. Cirulli, Robert A. Hegele, Dan M. Roden, Calum A. MacRae, Frederick P. Roth

Notice bibliographique

RevueScience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensWestern UniversityRobarts Clinical TrialsLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFamilial hypercholesterolemiaMissense mutationHyperlipidemiaGenePhenotypeDiseaseLimitingLDL receptorMultifactorial Inheritance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variants in the familial hypercholesterolemia gene LDLR —the most important genetic driver of cardiovascular disease—can raise circulating low-density lipoprotein (LDL) cholesterol concentrations and increase the risk of premature atherosclerosis. Definitive classifications are lacking for nearly half of clinically encountered LDLR missense variants, limiting interventions that reduce disease burden. We tested the impact of ~17,000 (nearly all possible) LDLR coding variants on both LDLR cell-surface abundance and LDL uptake, yielding sequence–function maps that recapitulate known biochemistry, offer functional insights, and provide evidence for interpreting clinical variants. Functional scores correlated with hyperlipidemia phenotypes in prospective human cohorts and augmented polygenic scores to improve risk inference, highlighting the potential of this resource to accelerate familial hypercholesterolemia diagnosis and improve patient outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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